＜＜＜「@」を「__AT__」に置き換えています＞＞＞ From: Michihisa Takeuchi Date: Thu, 5 Dec 2019 16:40:11 +0900 To: "SGL[sg-l]"Subject: [Sg-l:4722] 研究会 "Machine Learning at LHC" (2020/2/4-7) のお知らせ 素粒子論グループの皆様、 2020年2月4日(火)から7日(金)にかけて、名古屋大学東山キャンパス 素粒子宇宙起源研究所(KMI)で行われる 国際研究会“Machine Learning at LHC” の案内です。この研究会は3月にKMIで行なわれるMachine Learning に 関するスクール(KMIschool2020)とは別の研究会ですのでご注意ください。 ————————————————————————————————————————————————— 近年、素粒子物理学においても、機械学習(Machine Learning)の利用が活発に進んできており、特に、 LHC実験を始めとする加速器実験においては、粒子識別、イベントの再構成、検出器シミュレーション、 ジェットフレーバー同定等への応用がなされ、伝統的な手法に比較して飛躍的な精度の向上がみられる等、 進展の著しい分野となっています。 本研究会では、素粒子物理学に関連する、機械学習を利用した研究で世界的に活躍している研究者を、 理論と実験の双方から集め、この分野における現在の状況や課題について、また新規のアイデア、 新しい方向性などについて議論を行ないたいと考えています。本研究会では主にLHC実験における 機械学習の応用について議論をする予定ですが、機械学習の汎用性を考えると、素粒子物理学や 加速器実験分野に限らず、広範な応用が考えられ、様々な研究分野の物理学者の参加を歓迎します。 また、関連する分野のショートトークも募集します。講演時間等の詳細については講演希望の締切後に 決定しますので世話人に一任ください。 参加費は無料で、参加登録の〆切は2020年1月27日ですが、 講演希望の方の〆切は2019年12月29日とします。 講演を希望の方はお早めに登録をお願いします。 詳細は、以下のウェブサイトをご覧下さい。 https://agenda.hepl.phys.nagoya-u.ac.jp/indico/conferenceDisplay.py?confId=1336 現在の招待講演者のリストは以下の通りです： Johann Brehmer (NewYork Univ.) Anja Butter (Heidelberg Univ.) Marat Freytsis (Rutgers Univ.) Gianluca Inguglia (HEPHY, Belle II, to be confirmed) Michael Kagan (SLAC, ATLAS) Benjamin Nachman (LBNL, ATLAS) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) David Shih (Rutgers Univ.) 世話人： 久野純治 (KMI, 名古屋大学) 飯島徹 (KMI, 名古屋大学) 中浜優 (KMI, 名古屋大学) 竹内道久 (KMI, 名古屋大学) Advisary committee: 野尻美保子 (KEK) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) ————————————————————————————————————————————————— Dear colleagues, This is an announcement of the workshop “Machine Learning at LHC” https://agenda.hepl.phys.nagoya-u.ac.jp/indico/conferenceDisplay.py?confId=1336 Over the past years, machine learning (ML) has become a hot topic in particle physics. In particular, there is rapid progress in particle identification, event reconstruction, fast simulation, and jet flavor tagging at the LHC. In and beyond these fields ML applications are constantly expanding and we believe that the specific particle physics applications can also help other research fields. In this workshop, we bring together world experts actively working on the application of ML at the LHC, both in theory and experiment, to discuss the current status and the main challenges of machine learning in particle physics. In addition, we plan to discuss possible new idea and new directions. We will mainly focus on the ML application at the LHC but not limited and open to the full ML community, therefore, we hope many physicists from various research fields will participate in this workshop. The workshop will include lectures for graduate students and young postdocs, and research talks by the invited speakers on the above issues. We will also have a half-day workshop for participants to give a short talk. The invited speakers so far are: Johann Brehmer (NewYork Univ.) Anja Butter (Heidelberg Univ.) Marat Freytsis (Rutgers Univ.) Gianluca Inguglia (HEPHY, Belle II, to be confirmed) Michael Kagan (SLAC, ATLAS) Benjamin Nachman (LBNL, ATLAS) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) David Shih (Rutgers Univ.) LOC: Junji Hisano (KMI, Nagoya Univ.) Toru Iijima (KMI, Nagoya Univ.) Yu Nakahama (KMI, Nagoya Univ.) Michihisa Takeuchi (KMI, Nagoya Univ., chair) Advisary committee: Mihoko Nojiri (KEK) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% From: Michihisa Takeuchi Date: Tue, 14 Jan 2020 13:51:58 +0900 To: "SGL[sg-l]" Subject: [Sg-l:4799] [再送] 研究会 "Machine Learning at LHC" (2020/2/4-7) のお知らせ 素粒子論グループの皆様、 2020年2月4日(火)から7日(金)にかけて、名古屋大学東山キャンパス 素粒子宇宙起源研究所(KMI)で行われる 国際研究会“Machine Learning at LHC” の案内を再送します。この研究会は3月にKMIで行なわれるMachine Learning に 関するスクール(KMIschool2020)とは別の研究会ですのでご注意ください。 今回、この分野において第一線で国際的に活躍している講演者を多数招待できましたので、是非、この機会にご参加いただければと思います。 参加費は無料ですが、準備段階での参加者数の人数把握に必要なため、お早めに参加登録（名前と所属のみで完了します）をお願いします。 ショートトーク枠に若干の空きがありますので、希望者がおりましたら今週末まで受け付けます。 また、招待講演者の旅費等が確定したため、若干の国内旅費補助が可能な見通しとなりましたので、 希望者がおりましたら世話人に直接 (MLatLHC__AT__kmi.nagoya-u.ac.jp) ご相談ください。 竹内道久 ————————————————————————————————————————————————— 近年、素粒子物理学においても、機械学習(Machine Learning)の利用が活発に進んできており、特に、 LHC実験を始めとする加速器実験においては、粒子識別、イベントの再構成、検出器シミュレーション、 ジェットフレーバー同定等への応用がなされ、伝統的な手法に比較して飛躍的な精度の向上がみられる等、 進展の著しい分野となっています。 本研究会では、素粒子物理学に関連する、機械学習を利用した研究で世界的に活躍している研究者を、 理論と実験の双方から集め、この分野における現在の状況や課題について、また新規のアイデア、 新しい方向性などについて議論を行ないたいと考えています。本研究会では主にLHC実験における 機械学習の応用について議論をする予定ですが、機械学習の汎用性を考えると、素粒子物理学や 加速器実験分野に限らず、広範な応用が考えられ、様々な研究分野の物理学者の参加を歓迎します。 また、関連する分野のショートトークも募集します。講演時間等の詳細については講演希望の締切後に 決定しますので世話人に一任ください。 参加費は無料で、参加登録の〆切は2020年1月27日ですが、 人数把握の関係上、お早めに登録をお願いします。 詳細は、以下のウェブサイトをご覧下さい。 https://agenda.hepl.phys.nagoya-u.ac.jp/indico/conferenceDisplay.py?confId=1336 招待講演者のリストは以下の通りです： Johann Brehmer (NewYork Univ.) Anja Butter (Heidelberg Univ.) Marat Freytsis (Rutgers Univ.) Michael Kagan (SLAC, ATLAS) SungHak Lim (KEK) Tao Liu (HKUST) Benjamin Nachman (LBNL, ATLAS) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) David Shih (Rutgers Univ.) Koji Terashi (ICEPP, ATLAS) Simon Wehle (Desy, Belle II) 世話人： 久野純治 (KMI, 名古屋大学) 飯島徹 (KMI, 名古屋大学) 中浜優 (KMI, 名古屋大学) 竹内道久 (KMI, 名古屋大学) Advisary committee: 野尻美保子 (KEK) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) ————————————————————————————————————————————————— Dear colleagues, This is an announcement of the workshop “Machine Learning at LHC” https://agenda.hepl.phys.nagoya-u.ac.jp/indico/conferenceDisplay.py?confId=1336 Over the past years, machine learning (ML) has become a hot topic in particle physics. In particular, there is rapid progress in particle identification, event reconstruction, fast simulation, and jet flavor tagging at the LHC. In and beyond these fields ML applications are constantly expanding and we believe that the specific particle physics applications can also help other research fields. In this workshop, we bring together world experts actively working on the application of ML at the LHC, both in theory and experiment, to discuss the current status and the main challenges of machine learning in particle physics. In addition, we plan to discuss possible new idea and new directions. We will mainly focus on the ML application at the LHC but not limited and open to the full ML community, therefore, we hope many physicists from various research fields will participate in this workshop. The workshop will include lectures for graduate students and young postdocs, and research talks by the invited speakers on the above issues. We will also have a half-day workshop for participants to give a short talk. The invited speakers so far are: Johann Brehmer (NewYork Univ.) Anja Butter (Heidelberg Univ.) Marat Freytsis (Rutgers Univ.) Michael Kagan (SLAC, ATLAS) SungHak Lim (KEK) Tao Liu (HKUST) Benjamin Nachman (LBNL, ATLAS) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) David Shih (Rutgers Univ.) Koji Terashi (ICEPP, ATLAS) Simon Wehle (Desy, Belle II) LOC: Junji Hisano (KMI, Nagoya Univ.) Toru Iijima (KMI, Nagoya Univ.) Yu Nakahama (KMI, Nagoya Univ.) Michihisa Takeuchi (KMI, Nagoya Univ., chair) Advisary committee: Mihoko Nojiri (KEK) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% From: Michihisa Takeuchi Date: Sun, 2 Feb 2020 16:44:53 +0900 To: "SGL[sg-l]" Subject: [Sg-l:4836] [再々送] 研究会 "Machine Learning at LHC" (2020/2/4-7) のお知らせ 素粒子論グループの皆様、 来週、2020年2月4日(火)から7日(金)にかけて、名古屋大学東山キャンパス 素粒子宇宙起源研究所(KMI)で行われる 国際研究会“Machine Learning at LHC” のプログラムが確定しましたので、案内を再送します。 この研究会は3月にKMIで行なわれるMachine Learning に関するスクール(KMIschool2020)とは別の研究会ですのでご注意ください。 今回、この分野において第一線で国際的に活躍している講演者を多数招待できましたので、 是非、この機会にご参加いただければと思います。参加費は無料です。 今のところ、飛び入り参加も受け入れ可能です。 竹内道久 ————————————————————————————————————————————————— 近年、素粒子物理学においても、機械学習(Machine Learning)の利用が活発に進んできており、特に、 LHC実験を始めとする加速器実験においては、粒子識別、イベントの再構成、検出器シミュレーション、 ジェットフレーバー同定等への応用がなされ、伝統的な手法に比較して飛躍的な精度の向上がみられる等、 進展の著しい分野となっています。 本研究会では、素粒子物理学に関連する、機械学習を利用した研究で世界的に活躍している研究者を、 理論と実験の双方から集め、この分野における現在の状況や課題について、また新規のアイデア、 新しい方向性などについて議論を行ないたいと考えています。本研究会では主にLHC実験における 機械学習の応用について議論をする予定ですが、機械学習の汎用性を考えると、素粒子物理学や 加速器実験分野に限らず、広範な応用が考えられ、様々な研究分野の物理学者の参加を歓迎します。 参加費は無料です。飛び入り参加も歓迎します。 詳細は、以下のウェブサイトをご覧下さい。 https://agenda.hepl.phys.nagoya-u.ac.jp/indico/conferenceDisplay.py?confId=1336 招待講演者のリストは以下の通りです： Johann Brehmer (NewYork Univ.) Anja Butter (Heidelberg Univ.) Marat Freytsis (Rutgers Univ.) Michael Kagan (SLAC, ATLAS) SungHak Lim (KEK) Tao Liu (HKUST) Benjamin Nachman (LBNL, ATLAS) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) Joe Sato (Saitama Univ.) David Shih (Rutgers Univ.) Koji Terashi (ICEPP, ATLAS) Simon Wehle (Desy, Belle II) 世話人： 久野純治 (KMI, 名古屋大学) 飯島徹 (KMI, 名古屋大学) 中浜優 (KMI, 名古屋大学) 竹内道久 (KMI, 名古屋大学) Advisary committee: 野尻美保子 (KEK) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) この研究会は、以下の研究費のサポート受けて開催されています： KMI, WPI-next (http://wru.hepl.phys.nagoya-u.ac.jp/index.html), Grant-in-Aid: 19H04613, 18K03611, 16H03991 Timetable: 2/4 (Tue) 14:00-15:30 Introduction of Machine Learning (Lecture by David Shih) 15:30-16:00 coffee 16:00-17:15 (remote talk) Detecting New Physics as Novelty (Tao Liu) 2/5 (Wed) 9:00-10:15 Machine Learning in the Wild: Applications on ATLAS (Michael Kagan [ATLAS]) 10:15-10:45 coffee 10:45-12:00 Overview of Machine Learning Activities at Belle II (Simon Wehle [Belle]) 12:00-14:00 lunch break 14:00-15:15 New Approaches to Anomaly Detection (David Shih) 15:15-15:45 cofee 15:45-17:00 The frontier of simulation-based inference (Johann Brehmer) 2/6 (Thu) 9:00-10:15 Likelihood free methods for parameter estimation, unfolding, and anomaly detection (Benjamin Nachman) 10:15-10:45 coffee 10:45-12:00 Seeing the Milky Way halo through Gaia's eyes with ML (Marat Freytsis) 12:00-14:00 lunch break mini-workshop 14:00-15:00 Event Classification with Quantum Machine Learning in High-Energy Physics (Koji Terashi) 15:00-15:20 Event classification using Graph Network (Masahiko Saito) 15:20-15:50 coffee 15:50-16:20 Modeling a top jet classifier with two-point energy correlation and integral geometry of soft emission (SungHak Lim) 16:20-16:50 Machine Learning at COMET (Joe Sato) 16:50-17:10 Investigation into the prospect of application of machine learning at Pair Monitor of ILC (Ahmed Mustahid) 2/7 (Fri) 9:00-10:15 Generative machine learning methods for LHC applications (Anja Butter) 10:15-10:45 coffee 10:45-12:00 LHC Classification (Tilman Plehn) ————————————————————————————————————————————————— Dear colleagues, This is an announcement of the workshop “Machine Learning at LHC” https://agenda.hepl.phys.nagoya-u.ac.jp/indico/conferenceDisplay.py?confId=1336 Over the past years, machine learning (ML) has become a hot topic in particle physics. In particular, there is rapid progress in particle identification, event reconstruction, fast simulation, and jet flavor tagging at the LHC. In and beyond these fields ML applications are constantly expanding and we believe that the specific particle physics applications can also help other research fields. In this workshop, we bring together world experts actively working on the application of ML at the LHC, both in theory and experiment, to discuss the current status and the main challenges of machine learning in particle physics. In addition, we plan to discuss possible new idea and new directions. We will mainly focus on the ML application at the LHC but not limited and open to the full ML community, therefore, we hope many physicists from various research fields will participate in this workshop. The workshop will include lectures for graduate students and young postdocs, and research talks by the invited speakers on the above issues. We will also have a half-day workshop for participants to give a short talk. The invited speakers: Johann Brehmer (NewYork Univ.) Anja Butter (Heidelberg Univ.) Marat Freytsis (Rutgers Univ.) Michael Kagan (SLAC, ATLAS) SungHak Lim (KEK) Tao Liu (HKUST) Benjamin Nachman (LBNL, ATLAS) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) Joe Sato (Saitama Univ.) David Shih (Rutgers Univ.) Koji Terashi (ICEPP, ATLAS) Simon Wehle (Desy, Belle II) LOC: Junji Hisano (KMI, Nagoya Univ.) Toru Iijima (KMI, Nagoya Univ.) Yu Nakahama (KMI, Nagoya Univ.) Michihisa Takeuchi (KMI, Nagoya Univ., chair) Advisary committee: Mihoko Nojiri (KEK) Tilman Plehn (Heidelberg Univ.) If you need to contact to the LOC, please send e-mail to MLatLHC__AT__kmi.nagoya-u.ac.jp This workshop is organized and sponsored by KMI WPI-next (http://wru.hepl.phys.nagoya-u.ac.jp/index.html) Grant-in-Aid: 19H04613, 18K03611, 16H03991 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% From: Michihisa Takeuchi Date: Fri, 14 Feb 2020 16:11:46 +0900 To: "SGL[sg-l]" Subject: [Sg-l:4864] 「Machine Learning at LHC」講演スライド公開 素粒子論グループの皆様、 2月4日～7日に名古屋大学 素粒子宇宙起源研究所 (KMI)で開催されました 国際研究会「Machine Learning at LHC」は、おかげさまで無事終了しました。 招待講演とショートトークの講演スライドを、以下の研究会ページにて公開しましたので、是非ご活用ください。 https://agenda.hepl.phys.nagoya-u.ac.jp/indico/conferenceTimeTable.py?confId=1336#all.detailed ご参加くださった皆様、ありがとうございました。 世話人: 竹内道久、中浜優、久野純治、飯嶋徹（KMI, 名古屋大学）